Інтелектуальна система класифікації параметрів фінансового ринку

Abstract

Об’єкт дослідження – процес короткострокового прогнозування на фінансовому ринку. Предмет дослідження – моделі регресійного аналізу для класифікації параметрів фінансового ринку. Мета роботи – підвищення ефективності зростання ціни активу за рахунок застосування методів машинного навчання. У першому розділі розглядається сучасний стан та публікації по темі роботи. У другому розділі проведено аналіз регресійних моделей і обрано інструментальні засоби розробки застосунку. У третьому розділі описано реалізацію застосунку, створення та використання моделей. В результаті розроблено 3 моделі регресійного аналізу і порівняно їх якості. Кваліфікаційна робота магістра містить 114 сторінок, 33 рисунків та 58 використаних джерел. Object of research - the process of short-term forecasting in the financial market. Subject of research - regression analysis models for classification of financial market parameters. Purpose - to increase the efficiency of asset price growth by applying machine learning methods. The first section reviews the current state of the art and publications on the topic. The second section analyzes regression models and selects tools for developing the application. The third section describes the application implementation, model creation, and use. As a result, 3 models of regression analysis were developed and their qualities were compared. Master's qualification work contains 114 pages, 33 figures and 58 references.